Qdrant - Vector Database
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云推理混合搜索
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原文英文，约1400词，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了如何使用Qdrant Cloud构建混合语义搜索引擎。用户可以通过云推理自动嵌入数据，结合稠密语义嵌入和稀疏BM25关键词，并利用倒数排名融合（RRF）进行搜索。文章详细说明了初始化客户端、创建集合、添加数据和设置查询的步骤，最终根据相关性检索最相似的结果。
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关键要点
- 使用Qdrant Cloud构建混合语义搜索引擎的步骤包括初始化客户端、创建集合、添加数据和设置查询。
- 初始化客户端时，需要创建Qdrant Cloud账户和专用付费集群，并设置cloud_inference为True以启用云推理。
- 创建集合时，需要设置稠密向量和稀疏BM25关键词的向量参数，BM25通过逆文档频率（IDF）来调整常见词的权重。
- 添加数据时，可以将样本文档及其相关元数据上传到集合中，每个文档都有一个唯一的ID。
- 设置查询时，使用文本查询来检索语义相关的结果，最终通过倒数排名融合（RRF）获取最相关的结果。
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延伸问答
如何使用Qdrant Cloud构建混合语义搜索引擎？
使用Qdrant Cloud构建混合语义搜索引擎的步骤包括初始化客户端、创建集合、添加数据和设置查询。
初始化Qdrant客户端需要哪些步骤？
初始化Qdrant客户端时，需要创建Qdrant Cloud账户和专用付费集群，并设置cloud_inference为True以启用云推理。
在创建集合时需要设置哪些参数？
创建集合时，需要设置稠密向量和稀疏BM25关键词的向量参数，BM25通过逆文档频率（IDF）来调整常见词的权重。
如何向集合中添加数据？
可以将样本文档及其相关元数据上传到集合中，每个文档都有一个唯一的ID。
如何设置查询以检索相关结果？
设置查询时，使用文本查询来检索语义相关的结果，最终通过倒数排名融合（RRF）获取最相关的结果。
倒数排名融合（RRF）在搜索中有什么作用？
倒数排名融合（RRF）用于结合不同模型的搜索结果，以获取最相关的结果。
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